gemscout は何をしますか？
2026年ワールドカップ向けAIスカウティングエージェント — Gemini、MongoDB Atlas Vector Search、MCPを活用した自然言語クエリで隠れた逸材を発見
概要
このエージェントは、サッカーファン、スカウト、データアナリストが2026年ワールドカップに関連する選手を探索するために設計されています。MCP（Model Context Protocol）を活用してGeminiのAI機能とMongoDB Atlas Vector Searchを統合し、直感的な自然言語インターフェースで高度な選手検索を実現します。
主な機能
- 自然言語検索: 通常の文章でクエリを入力するだけで、条件に合った選手を見つけ出します。
- ベクトル検索: MongoDB Atlas Vector Searchにより、意味的に近い選手プロファイルを高精度で検索できます。
- Gemini統合: Google Geminiの自然言語理解能力を活用し、複雑なスカウティング要件を解釈します。
- MCPサポート: MCP（Model Context Protocol）を介して外部ツールと連携し、ワークフローを拡張できます。
使用例
# 自然言語クエリの例
「23歳以下で、パス成功率が高い中央ミッドフィールダーを探して」
「アフリカ出身のゴールスコアラー上位5人を表示して」
セットアップ
- このリポジトリをクローンします。
- 必要な依存関係をインストールします（
npm installまたはpip install -r requirements.txt）。 - 環境変数
GEMINI_API_KEYおよびMONGODB_URIを設定します。 - エージェントを起動し、自然言語でクエリを実行します。
環境変数
GEMINI_API_KEY: Google Gemini APIキーMONGODB_URI: MongoDB Atlas接続文字列MCP_ENDPOINT: （オプション）MCPエンドポイントURL
ライセンス
このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。